Utviklingen av maskinlæring (ML) i fysikk og livsvitenskap har vært imponerende rask. For bare ti år siden var dette hovedsakelig av interesse for de som arbeidet innen datavitenskap, men den senere tid har det blitt utviklet ML-verktøy som viser stort potensial innen mange vitenskapelige områder. Det er en voksende enighet om at ML-programvare, sammen med relaterte områder innen kunstig intelligens, på sikt kan bli like grunnleggende for forskningen som datamaskiner selv. Likevel eksisterer det en oppfatning av at ML er vanskelig tilgjengelig, at det kun er datavitere som virkelig forstår det, og at få meningsfulle anvendelser i vitenskapelig forskning eksisterer. Denne boken utfordrer denne oppfatningen. Gjennom bidrag fra ledende forskningsgrupper presenterer den grundige eksempler som illustrerer hvordan ML kan brukes til å løse reelle kjemiske problemer. Gjennom disse eksemplene får leseren en forståelse av hva ML kan oppnå, samt hva som fortsatt er begrenset, og kan også identifisere kjennetegn som kan gjøre et problem egnet for ML-tilnærminger.
